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这篇文章主要介绍“Hbase Release怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Hbase Release怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Hbase Release怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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1 ： 下载：
Hbase Releases
2：当前我们的稳定的版本为：The 0.98.x series
下载界面如下：
选择Stable稳定的版本，进行下载：
由于目前 ｈｂａｓｅ和ｈａｄｏｏ的２个重大的分支关系，需要版本之间的匹配。
而 hadoop本身目前已经更新到了最新的hadoop 第二代。
典型的下载地址如下：
http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/stable/
、
目前选择的hadoop2的版本为 hadoop-2.5.1.tar.gz
目前安装的为社区版本的 hadoop2 + hbase0.98 版。 如果你想安装CHD CLouder 版本的 hadoop +hbase，请参考另外的博文，CDH hadoop系列
在最新的Hbase版本之中，引入了如下的新特性：
性能相关
读缓存改进: HDFS 将图片和checksum存储在不同的block中的，所以每次我们进行读操作，都需要进行两次磁盘操作（一次读数据文件，一次读checksum所在的文件）。在 HBASE-5074 这个提案中，提出了将checksum存到block 缓存中的想法。在0.94 版本中，这一特性已经是默认开启的了。
读文件优化: 在0.94 版本之前，如果一个column family对应了多个StoreFile，那么HBase 会从各个StoreFile中读取数据进行合并，即使我们需要的数据在最近的数据文件中存在，也会进行这样的操作。在 HBASE-4465 这个提案中提出了一个叫Lazy Seek的优化，通过先在最近的StoreFile中先读取数据，再看其它StoreFile是否在这个数据操作时间后有操作，如果没有，就不对这个StoreFile进行读取了。这大大减少了对StoreFile的读操作，这一特性也已经是默认开启了。
WAL文件优化: WAL是Write Ahead Log的意思，HBase在每次写操作都会先写WAL文件，通常WAL文件的写入速度直接影响到HBase的整体数据吞吐。而且WAL文件还会根据配置同步到多个数据节点上。在提案 HBASE-4608 中，提到了对Hlog数据进行压缩的想法，同步后的日志文件更小，能够更快地在数据节点间的同步，从而实现更高的数据吞吐。目前这一优化也是默认开启。
新特性
急求箱工具增强: 对原来的HBck工具进行了增强，提供了对孤儿region、region空洞、重叠region的修复。见提案 HBASE-5128: “Uber hbck”。
简化Region Size设置: 通常我们要设置一个region size是很难的，需要考虑很多其它因素。在0.94版本中，按提案 HBASE-4365 的方法，通过动态算法对region size进行制定。
更完整的事务支持: 之前Hbase提供行级的事务，不过每次事务只能执行一个写操作，比如连续地执行一系列Put，Delete操作，那么这些操作是单独一个个的事务，其整体并不是原子性执行的。而在0.94版本中，可以实现Put、Delete在同一个事务中一起原子性执行。见提案 HBASE-3584。
实际上上面不过是一些比较大的改进，这一版本共做了140个功能增强，修复了180个bug。在你的安装包，或则官方的发行记录中。
到此，关于“Hbase Release怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
